王阳明

  
  
  重读《王阳明集》,引发很多感想。
  
  我个人觉得如果从学问、文治和武功全方位讲,王阳明在历史上罕有匹敌。宋朱熙,学问没的说,但治国和武功无法跟王阳明比;辛弃疾是打过仗,但其武功和王的剿匪、平叛不能比,学问呢,充其量是填词,没有开一代风气的大师地位。与王同时的陈献章和湛若水,无论的学问的影响,还是武功更不能和王比。
  
  或许,上天就是要在那是时间段放这样一个全才下来。
  
  我是深受王阳明影响的。比如他的“破山中贼易,破心中贼难”一直是我的座右;比如他的“致良知”;比如他的心学四法“无善无恶是心之体,有善有恶是意之动,知善知恶是良知,为善去恶是格物”,等等等等。他是一个能不停给我心灵触动的人。每次阅读,都被深深震撼。
  
  同时,能在最危急关头挺身而出,以身当贼,歼顽敌于城前,王是明代绝无仅有因战功被封爵的文官!或许,这一点暗合了我内心不停蠢动的“英雄情结”?2008年地震后,说实话,很多人是不敢,至少不情愿去四川的,北京市规委还吓得自杀了一个。同行的潇洒老师也是犹豫再三。我是几乎没有任何犹豫。应该就是这“英雄情结”发作吧?
  
  可惜,我没有机会做英雄,结果一个读书人,却满嘴脏话,抽烟、喝酒……一点不像个“文人”。其实,我是文人吗?从来就他妈不是!我也没想是过。万老师是从我的文章认识我的,结果一见面非常吃惊,没想到这哥们儿一点都不“斯文”。
  
  呵呵,“人在江湖”中嘛。
  
  一个人要能做点事,有两气不能少——一是“英雄气”,一是“江湖气”,“英雄气”就是敢想敢干,“江湖气”就是讲义气,关键时刻不“溜儿肩膀”……
  
  真是扯远了,从王阳明身上扯到“江湖气”上来了。但从王的语录中可以发现,他也是个有“英雄气”和“江湖气”的人。
  
  《除夕伍汝真用待隐园韵即席次答五首•其二》:“向忆青年日,追欢兴不孤。风尘淹岁月,漂泊向江湖。济世浑无术,违时竟笑愚。未须悲蹇难,列圣有遗谟。”(王阳明全集•外集二)
  
  “尚谦问孟子之‘不动心’与告子异。先生曰:‘告子是硬把捉着此心,要他不动;孟子欲是集义到自然不动。’又曰:‘心之本体原自不动。心之本体即是性,性即是理,性元不动,理元不动。集义是复其心之本体。’”《传习录》上
  
  今天上午还说到老G,刚才就来电话,说想约着坐坐,真是不禁念叨。听说传销不下去了,以其当年表现,我是理都不会再理,给罗总一面子,见见……我正好嗓子哑,可以不发表意见,听听他怎么说……
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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